在过去十年里，

“供给侧结构性改革”是中国经济结构调整中最频繁出现的关键词之一。

目前这一轮改革被称为“供给侧改革2.0”，它不仅关乎宏观政策与产业逻辑，更将深刻改变企业命运、资本策略，甚至是普通劳动者的生存路径。

本文旨在对供给侧2.0进行一次全面梳理，试图回答——

1，1.0版本究竟改革了什么？留下了哪些隐性遗产？

2，2.0改革的核心逻辑是什么？调控手段如何升级？

3，哪些行业在主导供给结构的演化于重构？

4，中小企业会有怎么样的未来？平台企业将如何被重新定义？

5，供给侧2.0是否会成为社会分层的放大器？

如果你关注政策转向、试图理解中国产业趋势、或希望在不确定性进行思考——我们希望这篇万字长文文章能为您带来价值。

供给侧改革1.0回顾

2015年，中国经济走到一个陡坡转弯的临界点。

2008年“四万亿”刺激计划后的连年狂飙后，隐匿多年的沉疴接连暴露：工业品价格连跌54个月，PPI持续负增长，地方债压顶、产能过剩、僵尸企业……结构性失衡愈发严重。

在此背景下，中央第一次把“供给侧结构性改革”提上了国家治理的核心议程。此次供给侧改革，以“三去一降一补”为抓手——去产能、去库存、去杠杆，降成本，补短板。

在去产能上，改革锚定钢铁、煤炭、水泥等过剩最严重的行业，通过行政限产、取缔非法产能、环保倒逼等手段，强制压减上亿吨级的过剩产能。钢价、煤价在2017年急剧回升，供需关系出现扭转，产能利用率创下五年来新高。然而，这场“硬切”也带来价格失衡的连锁反应：原材料暴涨，压缩了下游制造业利润空间，市场与行政之间的拉锯战愈演愈烈。

去库存则瞄准房地产。为消化三四线城市楼市积压，政策端放松信贷与购房限制，房价一度疯涨，又一次撬动了城市资产价格的周期。

去杠杆方面，政策收紧流动性、强化监管，试图挤出影子银行的泡沫，压制金融风险。但高杠杆企业难以为继，债券违约频发，股权质押踩雷，中小企业融资环境也持续恶化。

降成本与补短板在当时相对温和。前者通过减税降费为企业“松绑”，后者则投入基础设施与科技创新，旨在为中国经济开辟新的增长源头。但真正推动结构性转型的，仍是前面三项“强手段”主导的“减法改革”。

1.0版的供给侧改革的成绩是显著的。

GDP增长在6.7%–6.9%区间企稳，工业企业利润大幅改善，第三产业比重持续上升，最终消费成为拉动经济的主力。中国成功实现了从“硬着陆”边缘的战略回旋。

但，正因为供给侧1.0是一场高度依赖行政力量的改革，在解决问题的同时，它也固化了一些路径依赖：

产业资源向大企业集中；尤其在一些行业，国进民退的趋势明显；地方政府对行政干预上瘾，市场机制的修复滞后。

更形象地我们可以说，

1.0阶段“扳正了方向盘”，但也留下了一些方向偏差——

供给结构在提质，却也在集中；行业过剩得以缓解，但市场机制并未根治；蓝领再就业被托底，但阶层断裂初现雏形，于是这也埋下了2.0走向的制度伏笔。

从出清到提质

供给侧改革2.0的

战略意图与政策转型

时间来到2025年。

2025年7月1日召开的中央财经委员会第六次会议强调“纵深推进全国统一大市场建设”，提出要“依法依规治理企业低价无序竞争，引导企业提升产品品质，推动落后产能有序退出”。

这一表述与2015年提出供给侧改革时有相呼应之处，被市场解读为供给侧改革2.0的动员令。

随后，权威党刊发声，2025年7月1日《求是》杂志发表重磅文章《深刻认识和综合整治“内卷式”竞争》，点名当前光伏、锂电、新能源汽车、电商平台等新兴行业存在供需失衡和恶性竞争问题，明确将“反内卷”作为深化供给侧改革的重要任务。

求是文章系统阐述了“内卷式竞争”的成因和治理方向，表明高层意志已转向整治新产业领域的无序竞争。

随后，一系列部门政策与行业行动陆续出台，为2.0改革揭幕。

工信部在会议后迅速行动：2025年7月3日召集光伏制造业企业座谈会，强调坚决落实中央财经委部署，综合治理光伏行业低价无序竞争，并要求加快淘汰落后产能、提升产品品质。

此前5月，工信部负责人在表态将加大整治新能源车企“价格战”力度，并支持17家汽车龙头企业于6月承诺规范供应链付款（账期不超60天），共同营造“大河有水小河满”的产业生态。

行业协会也积极配合：

7月1日，中国水泥协会发布《关于进一步推动水泥行业“反内卷”“稳增长”高质量发展工作意见》，要求严格执行错峰生产等政策优化产业结构。

光伏玻璃行业则由龙头企业自律行动，宣布7月起集体减产30%以缓解恶性竞争，预计当月国内光伏玻璃产量将降至45GW左右。

唐山等地钢铁企业亦传出限产减排安排，钢铁ETF随之大涨。

这一系列信号表明，，不同主体正响应政策号召，在新旧行业中启动供给侧收缩和升级的行动，“供给侧改革2.0”已经在政策层面全面启动。

2.0的叙事与1.0之

比较

相较于1.0时期以“去产能、出清僵尸企业”为关键词的改革叙事，供给侧2.0呈现出全新的理念话语，突出“反内卷”、“全国统一大市场”、“高质量发展”等替代性叙事。

这种变化反映了改革侧重点的转移和治理思路的升级。

首先，“反内卷” vs “去产能”：

1.0时期强调通过行政手段加速落后产能退出，以解决传统产业过剩问题。而2.0中的“反内卷”意指治理企业间低价恶性竞争及各主体的不良竞争行为。其内涵比简单“去产能”更广——不仅涉及物理产能规模，更关注竞争秩序和效率。

求是文章指出，“内卷式”竞争是一种各方投入资源却无增量产出的恶性竞争，包括企业无底线价格战、盲目扩产跟风以及地方政府违规补贴招商、市场分割等多种表现。

这与上一轮主要集中于钢铁煤炭等传统产业的产能过剩有所不同，新一轮的问题在于新兴行业也深陷其中。因此2.0叙事将矛头对准“无序低价竞争”本身，着眼于提高供给的质量和效率而非仅仅数量压缩。

其次，“统一大市场” vs “三去一降”：

1.0改革侧重通过行政手段调整供给端总量，比如关停企业、压缩库存和杠杆。而2.0提出建设全国统一大市场，强调的是市场一体化和规则统一，这是制度性供给的优化。中央要求破除地方保护、清理各地优惠政策洼地，消除妨碍要素流动的壁垒，以形成更大范围的高效市场。统一市场建设被视作遏制“内卷”的制度保障——当地方不再各自为政拼补贴、企业在全国范围公平竞争，才可能避免低水平重复建设和恶性竞赛。

这与1.0时期注重行政管控供给不同，2.0更倾向用市场化、法治化手段改善资源配置。

再次，“高质量发展” vs “提质增效”：

1.0阶段也提出通过改革实现提质增效，但当时更多着眼于去除低端无效供给以“腾笼换鸟”。进入“高质量发展”新时代，2.0改革的目标更加注重供给结构对需求结构的适配和创新驱动。在2.0叙事中，“高质量发展”涵盖了创新能力提升、产业链现代化和绿色可持续等多重要求。

因此2.0逻辑下，不仅要出清落后产能，更要培育新质生产力。这使得改革话语从1.0的“减法”为主，扩展为“加减乘除”综合运算。

银河证券章俊提出，新供给侧改革应做好减法（防止内卷式产能过剩）、加法（政府适度加杠杆稳转型）、乘法（发展人工智能等倍增产业）、除法（房地产去库存）等，全方位推动结构转型。

供给侧2.0的

政策工具

从操作层面看，供给侧改革2.0较1.0更加注重综合施策、协同治理，运用了“财政+监管+标准+整合+技术”等多重工具，相较1.0更偏重市场机制和长效机制。具体而言：

第一，更强调监管和法律手段。 

2.0的标志性举措之一是完善法治框架以规范竞争。比如，新修订的《反不正当竞争法》增加了遏制“内卷式竞争”的条款，各部门联手约谈互联网外卖平台要求公平竞争，保护骑手和中小商家权益。这表明政府倾向通过严格执法和监管来治理市场乱象，而非单纯依赖行政命令。针对新能源车价格战、平台过度补贴等问题，也主要靠政策指引和部门监管发声倒逼行业自纠。

可以说，法治化监管已成为2.0重要工具，以保障统一市场和良性竞争秩序。

第二，技术标准和产业政策引导。

在行业层面，2.0重视通过技术标准升级、准入门槛等手段优化供给。工信部修订光伏制造行业规范，大幅提高新建项目技术指标要求，抬升进入门槛以遏制低水平重复建设。类似的，汽车行业鼓励出台新能源车技术标准、充电接口统一等举措，提高行业进入壁垒和兼容性。

行业协会被赋予更大角色，通过制定行业标准、倡导诚信竞争等软法手段来强化自律。此外，政府运用产业政策扶持战略新兴产业，如财政补贴5G、人工智能、新能源等，通过技术改造基金、制造业升级专项等工具促进供给向高端迈进。

第三，财政与金融政策协同支持。

与1.0时期侧重收缩不同，2.0更加注重定向财政投入和金融支持，帮助供给体系转型。比如财政端设立制造业设备更新改造专项，鼓励企业技改升级；对暂时经营困难但前景好的行业，通过再贷款、结构性货币政策工具提供低息资金，避免因资金链断裂导致优质供给流失。同时，对因去产能和反内卷导致的失业人群，加大失业保险保障和就业补贴，以稳定社会。

第四，行业整合与兼并重组。

政策倾向通过市场化的兼并重组来化解过剩和过度竞争。专家指出，兼并重组是“内卷”走向成熟的必然阶段，预计光伏、新能源汽车、半导体、建材等领域龙头的横向整合将进入爆发期。政府对此持支持态度：一方面严格控制新增产能审批，另一方面出台鼓励企业并购的政策（如审批绿色通道、财税优惠）。如此，通过提升产业集中度，实现供给优化和竞争有序。

第五，平台治理与数据要素运用。

在数字经济领域，2.0工具包括对平台型企业加强治理，引导其承担社会责任、避免滥用市场优势。在整治电商内卷中，监管部门叫停不公平补贴政策（如“仅退款”规则）、督促平台改善抽佣和支付周期，保障中小商家利益。

同时，推动平台开放数据资源用于产业协同，发挥数据要素在优化供需匹配上的作用。

第六，AI驱动的生产方式调整。 

供给侧2.0还包括通过新技术应用来变革生产组织和分工。例如鼓励制造业企业深度应用人工智能、工业互联网，实现柔性生产和供应链协同，以减少库存积压和中间损耗。部分传统企业正引入AI技术优化流程，如重型机械业借助AI转向精细制造。

政府在政策上支持这一趋势，如给予智能制造项目补贴、推广“人工智能+工业”示范，使AI成为提升供给效率的工具而非单纯替代人工的威胁。

可以看到，供给侧2.0这一套“组合拳”旨在实现从粗放收缩向精准提质的转变：既防止行政过度干预导致扭曲，又避免放任竞争导致失序，最终通过供需两端协同发力来推动高质量发展。

2.0时代的产业格局重构

与新旧动能冲突

在新一轮改革中，一批关键行业成为2.0的试验场和重灾区，包括光伏、钢铁、房地产、汽车、人工智能制造、新能源等。

这些行业既有共性问题，也呈现个性特征。

首先，光伏产业可谓2.0的标志性样本。共性上看，光伏经历了近年投资激增、产能急剧扩张，2024年新增装机达277.57GW，相当于2010-2020年总和。随之而来的是产业链价格暴跌。这体现出典型的内卷竞争共性：有效需求增长赶不上产能扩张速度，产品同质化竞争激烈，价格战导致企业资金链紧张。光伏的个性特征在于其技术升级周期短、新进入者众多，因此产能过剩和价格战来得格外快。

2.0改革在光伏的措施包括行业龙头主动减产稳价、提高准入技术标准、鼓励兼并淘汰落后产能等。

其二，钢铁行业再次受到关注。作为1.0去产能重点，钢铁近年在压减过剩方面已有成绩，但当前又出现新问题：随着需求走弱，钢企为争订单陷入低价竞争。不少钢厂产品同质、价格战频仍，利润率下滑。部分企业积极转型高端差异化，提升特种钢、新材料供给比重，并引入绿色技术降低成本。钢铁的共性问题依然是传统行业周期性过剩，但个性在于行业集中度较高、国企占主导，因此2.0更多通过行业政策指导（如限产保价、超低排放改造）来调控，而非大规模关停。

去年高盛对中国七大行业产能分析↑

房地产行业在2.0中处境微妙。

房地产一度是1.0“去库存”的对象，但2016年刺激后出现一二线楼市过热，引发2017年以来的调控收紧。进入2021-2023年，房地产遇冷、债务违约频发，成了新的经济风险点。

2.0改革并未明确将房地产纳入“反内卷”范畴，但其关联性很强：地方财政和银行资产质量与房地产业紧密相关。如果房企大幅倒闭将危及就业和金融稳定。因此近期政策在“稳楼市”上发出回暖信号，如多地放松限购、降低首付比等，以防止房地产硬着陆。

可见，房地产在2.0中的特性是逆周期托底而非出清：在产业逻辑上，新时期更强调房地产业的良性循环和风险防控，而不是继续挤泡沫。

第四，汽车行业（特别是新能源汽车）是2.0另一焦点样本。

中国新能源汽车产销已连居全球第一，但价格战在2023年愈演愈烈，行业平均利润率2024年仅4.3%，低于制造业平均水平。“无序内卷”还表现为过度延长供应商账期（一些新能源车企账期均值超170天，部分超240天），以及地方政府对车企提供财政补贴等。行业特殊之处在于，汽车产业技术路径多元（纯电、混动、氢燃料），大量新玩家涌入，企业数量过多而产能利用率偏低，呈现激烈竞争下的整合阵痛。

2.0对汽车的改革特征是倒逼升级与整合：政府不直接关厂，但通过支持龙头企业科技投入、鼓励行业联合声明规范竞争等方式促进行业自我出清。预计下一步将严格控制新建产能许可，同时出台并购支持政策，推动车企兼并重组，提升CR值（Concentration Ratio）。

第五，人工智能制造（AI制造）作为新兴领域，

是2.0的“乘法”方向。

AI制造包括AI产业本身（芯片、算法、机器人等制造业）和AI+传统制造的融合。其共性是：代表新生产力方向，受到政策大力扶持，整体尚处成长期；但也潜藏重复投资和泡沫风险（如一些地方争相上马人工智能园区）。个性特征在于技术迭代快、标准未统一。

2.0改革在AI制造领域更多采用“促新”手段而非“去旧”。例如，通过财政和金融支持推动芯片、工业机器人产业链完善，同时出台产业规划防止各地盲目招商重复建设。

中央强调以创新供给催生新需求，高质量供给侧改革要聚焦“新质生产力”培育。因此AI制造被寄予厚望成为新的支柱产业，改革特征是高投入、高标准和产学研协同，突出创新驱动而非压减。

第六，新能源广义领域，

包括新能源发电、新能源电池、新能源材料等。

这些行业的共性是高速增长伴随阶段性供需错配：如锂电池前两年因新能源车爆发出现“疯狂扩产”，到2023年电池供过于求、原料锂价腰斩；风电也曾因抢装导致产能过剩、价格下跌。

2.0对新能源领域的改革强调统筹规划产能与需求引导。比如针对储能、电解铝等领域可能的过剩，提前发布预警和投资指导目录，引导理性投资。新能源行业的个性在于政策驱动强、技术路线变化快，因此2.0采取更灵活精准的手段，如实时监测产能利用率、建立行业预警机制，必要时窗口指导企业协商减产保价（类似光伏玻璃的集体减产即是一例）。

可见，这些重点行业共性在于都存在供给结构失衡或竞争失序的问题，是2.0改革要解决的核心矛盾体现；而各行业个性又决定了政策工具选择上的差异：传统产业如钢铁、水泥倾向于行政指导+技术改造，过往受益于1.0改革；新兴产业如光伏、锂电、智能汽车则倾向于市场自律+标准提高+兼并整合的组合，属于2.0的新战场。房地产作为特殊行业，则在托底与转型之间寻求平衡。

所有这些行业共同重构着中国的产业格局：一方面旧动能领域寻求转型升级避免沉沦，另一方面新动能行业通过治理内卷走向规范成熟。这种新旧动能的冲突与融合正是供给侧2.0的缩影。

“反内卷”背景下

中小企业的生存与转型

平台企业的重构

在供给侧2.0的大潮中，中小企业（SMEs）面临严峻挑战，出现某种程度的结构性边缘化趋势，同时也被倒逼走向并购整合或嵌入供应链体系的新角色。

首先，恶性竞争加剧SME生存困境。

在“反内卷”之前，各行业价格战往往优胜者为王、规模效应凸显，大企业凭借资金和成本优势打压小企业。

例如在外卖平台经济中，巨头平台烧钱补贴争流量，头部品牌商户能承受微利甚至亏损获取市场，但中小商家若跟进补贴则亏损经营，不跟进则订单流失。“补也难，不补更难”成为众多小商家的典型困境。这种过程中，市场结构逐渐向“大品牌垄断、中小商家边缘化”演变。

长期看，这削弱了市场多样性和创新活力，正是“内卷”危害之一。

在制造业，民营小企业也常受大企业挤压：

1.0改革时上游民企被国企垄断溢价“挤出”份额；2.0时期，如果延续无序竞争，小企业盈利将更加微薄，甚至被迫退出。

其次，兼并收购浪潮使SME走向被整合。

政府和市场均预期新兴产业将迎来龙头企业横向并购潮。这意味着许多中小企业将以被收购或合并的方式退出独立舞台，融入更大的企业集团。例如新能源车产业链上，不少二三线整车和零部件企业可能被行业巨头整合，以提高集中度和效率。

这种“并购化”趋势下，中小企业要么主动谋求抱团取暖、被行业龙头吸纳，要么面临被市场淘汰的命运。

再次，供应链角色强化。

那些没有被淘汰或收购的中小企业，越来越多转型为“专精特新”的供应链配套商，嵌入大企业的产业生态，扮演细分专业供应商角色。国家也在倡导“大中小企业融通发展”，鼓励“链主”大型企业与配套中小企业建立长期合作关系，实现“大河有水小河满”。

举例来说，在汽车行业，17家龙头车企承诺缩短供应商账期，就是在保护中小供应商利益，维持供应链稳定。

未来，中小企业若能深耕细分、提高专业技术，成为大企业不可或缺的供应商，就能避免被边缘化，甚至在细分市场上获得隐形冠军地位。

第四，数字化赋能与平台合作也是SME转型的一条路。

政府正推动平台经济健康发展，避免平台过度压榨商户。若平台公平开放流量和数据，中小微企业可借助电商、供应链金融、产业互联网等平台获得更广市场和服务，提升抗风险能力。

一些数字化程度高的小企业，反而在细分市场灵活快速，能适应2.0要求的高质量供给（如定制化、小批量生产）。

不过，在“反内卷”大环境下，中小企业日子依然艰难：

当大企业停止恶性竞争并提升品质时，小企业可能因技术和成本劣势更难跟上；而当行业收缩产能时，小企业往往首当其冲被关停出清。因此，有观点担忧出现“结构性边缘化”，即小企业整体份额下降、话语权降低。

特别是在一些高投入行业（芯片、医药等），大企业获得政策和资金倾斜，SME容易被挤出高端环节，只能附属在产业链低端维生。

值得一提的是，不同行业情况分化：

在平台经济领域，中小商家被边缘化明显，需要监管保护；

在制造业领域，部分“专精特新”中小企业依然有广阔空间，政策也支持它们填补大企业不擅长的细分市场。政府出台专精特新“小巨人”培育计划、中小企业数字化改造支持等，就是希望这些SME成为2.0时代产业链韧性的重要一环。

但关键在于政策和市场需要给出足够空间让SME成长，否则社会将失去创新和就业的重要源泉。

当前迹象表明，政府正努力让大企业与中小企业形成协同共生关系，而非简单的此消彼长。例如倡导平台企业公平对待小商家，鼓励大型国企开放创新资源给中小企业等。这些举措若落实，将有助于缓解SME被边缘化的趋势。

这里我们也要说到，

平台型企业在2.0中的新角色。

供给侧改革2.0背景下，平台型企业（大型互联网平台和数字经济巨头）被赋予新的角色期待，但也引发对其利用制度红利形成新垄断的担忧。

一方面，政府希望平台企业成为优化经济结构的赋能者。平台经济被视为数字时代资源配置的新型载体，具有整合供需、提升交易效率的优势。

在统一大市场战略中，电商和物流平台可跨区域打通商品流通，降低交易成本，帮助中小企业拓市场。平台企业还可通过大数据、云计算，为传统产业赋能，实现供需精准匹配和生产协同。

然而另一方面，也有人担心平台企业会借助当前政策转向获得新的“制度红利”，从而巩固自身垄断地位形成数字垄断新形式。

例如，在外卖与本地生活领域，双寡头格局依旧明显，中小平台难以撼动，大平台或凭自身算法和数据优势继续获取超额利润。如果监管稍有放松，可能出现以更隐蔽方式限制竞争的行为（比如通过大数据“杀熟”、生态圈闭环等）。

另外，随着平台企业向金融、云服务等领域延伸，它们掌握大量数据和用户资源，有能力构筑新的进入壁垒。比如支付平台获取的资金沉淀和数据，可用于发展金融产品，对传统银行和新兴小微竞争者都形成壁垒。

从制度层面看，国家目前正推动数据要素市场建设和适度开放公共数据给企业。平台巨头因为技术和人才优势，往往最先利用这些政策红利，将数据转化为垄断性资源。如果缺乏适当监管和平等数据共享机制，可能导致“强者更强”的局面。

因此，平台企业在2.0中的角色具有两面性：做好则为“赋能者”，通过数字技术和商业创新助力供给体系效率提升；做坏则成“垄断者”，利用制度漏洞和政策支持巩固自身垄断，挤压创新和公平。这也是为何政府一方面鼓励平台经济发展，另一方面持续强调防范资本无序扩张的原因。

可以肯定的是，制度环境将决定平台企业扮演何种角色：

一个统一开放且法治完备的市场，会逼使平台不断技术创新和提升服务，从而利人利己；而如果监管缺位或过度庇护本土巨头，平台可能借助制度庇护筑起新的垄断高墙。

这也是中国供给侧2.0改革需要平衡的课题之一：充分发挥平台优势服务实体经济，同时坚决防止数字领域新的垄断损害高质量发展的长远基础。

供给侧2.0中的受益人群

以及风险人群

在1.0时代，改革的主战场是“钢铁、水泥、煤炭”，很多行业工人被迫离开体系，流入快递、外卖、网约车这些平台经济的毛细血管，成了中国式“临时工”的新面孔。

随着经济结构进一步演变，到了2.0，这种“结构性阵痛”不仅没有结束，反而变得更复杂、更隐蔽、更分化；特别是一些过去较为稳定的群体开始面对结构性冲击，包括中端白领、易被AI替代的岗位、高校应届毕业生、低技术创业者等。

首先，中端白领（中层职员和一般管理人员）

正遭遇前所未有的压力。

一方面，宏观经济放缓和企业降本增效导致白领裁员增多。尤其互联网、房产等行业近两年频繁优化中层，不少35-45岁的白领被裁后再就业困难。另一方面，AI技术冲击白领岗位的趋势开始显现。人工智能不再只替代流水线工人，而是首先对认知型、事务型白领岗位产生影响。可以量化地看，中国约有数千万从事文职、财务、翻译、客户支持等中端白领，如果AI技术快速成熟，未来5-10年其中相当比例岗位可能萎缩。

第二，AI可替代岗位本身

（如数据分析员、内容编辑、简单编程、柜台服务员等）

正经历风险累积。

AI大模型出现后，一些企业已经减少内容编辑和辅助程序员招聘，转而使用AI工具提升效率。虽然AI会创造新职业，但在短中期内淘汰旧职业的速度将快于新职业产生，导致岗位净减少。

第三，高校应届生

近年来面临空前的就业压力。

2025年全国高校毕业生超过1200万人，再创新高，而经济增速放缓导致适合高校生的新增岗位增长不足。

应届毕业生是青年失业主体，他们缺乏经验、期望较高，在经济结构调整中尤其脆弱。尤其文科等专业就业困难，“史上最难就业季”已持续出现。若经济不能创造足够新白领岗位，高校毕业生失业或降格就业的问题将成新常态。这是2.0时期突出风险，甚至催生出所谓“断层的一代”，即高学历但就业不充分的群体。

第四，低技术创业者（如小微企业主、个体户）

也面临冲击。

过去10年大众创业热潮中诞生了大量小饭店老板、网店店主、微商、民宿主等。然而，在平台经济和统一市场背景下，这些低门槛创业者正受到大平台和连锁品牌的挤压。例如，外卖平台上大品牌餐饮凭借补贴和流量优势抢占市场，小餐馆利润微薄甚至关门。又如，社区零售被电商前置仓蚕食，个体杂货铺关停。随着消费升级，低技术含量的小作坊式创业也难以为继。据市场监管总局数据，2022年全国注销的个体户数同比上升，许多行业出现小微主体净退出。这表明低技术创业的生存环境趋难。

与部分人群面临冲击相对的是，出现了一批“超适应者”，

他们在供给侧2.0中脱颖而出、获得巨大收益，引发新的社会分层。

这些超适应者包括芯片工程师、算法人才、产业链上游供应商、AI原生企业等高端领域从业者，他们凭借掌握关键技能或资源，成为改革红利的集中享有者。

首先，芯片工程师炙手可热。

中美科技竞争和国产替代背景下，中国加大芯片产业投入，导致芯片专业人才严重短缺，相关人才薪酬飙涨。据统计，2023年前后芯片人才缺口估计超过20-30万人。因此芯片研发人员成为稀缺资源，不但收入远超平均，而且就业选择面广。可以说，他们是供给侧优化中最直接的受益者之一：政策和资本高度青睐，报酬和地位大幅提升。

类似地，算法人才（AI工程师）也是赢家。

互联网巨头和创业公司争相招聘AI高手，顶尖人才年薪数百万美元也屡见不鲜。如2025年传出苹果基础模型团队负责人被Meta挖走，年薪达亿万美元，甚至高于公司CEO。虽然此属极端案例，但总体上，优秀算法工程师、数据科学家被誉为“这个时代的黄金领”，他们在2.0中拥有很高议价能力。

供给侧2.0强调创新驱动，使得掌握前沿科技的人才获得了超额回报。

第二，产业链上游供应方在部分行业享受“躺赢”红利。

例如，在新能源汽车早期，电池原材料如锂、钴供应商因资源稀缺一度利润暴增，出现“锂矿致富神话”。上游企业往往掌控关键瓶颈资源（矿产、核心部件），当下游内卷压价时，反而上游可能凭借短缺提价获利。供给侧2.0压缩过剩产能后，留下的幸存产能往往是头部优质企业，它们议价能力强。

例如2021-2022年煤炭去产能后，煤价高企，煤炭龙头利润大增。这些上游的从业人员包括技术骨干、承包商等，也分享到收益。

再如，高端材料供应商（碳纤维、光刻胶等）受益进口替代需求，订单满满，议价改善。这部分人群通常技术背景强，顺应产业升级方向，在2.0环境下处于浪潮之巅。

第三，AI原生企业及其创业者投资人收获巨大红利。

那些顺应2.0趋势成立的企业，如专业从事人工智能应用、工业软件、新能源装备等领域的新兴公司，往往在资本市场获得高估值，业务高速扩张，创始团队财富激增。

第四，部分高端服务业从业者也属超适应者。

例如芯片、科研领域外，像资深医生、顶尖律师、金融量化分析师等高技能人才，由于供给不足、需求强劲，收入不断上涨，在数字经济和高质量发展中处于上层。

这些受益超适应者群体都有一个共同特征：

受教育程度高、技能稀缺，与新技术新产业契合。

他们能够“超适应”新环境，甚至反过来驱动环境变化。因此获取了超额回报。

然而，

这种“赢家通吃”局面

也导致社会断层式分化进一步拉大。

高端人才收入与普通劳动者的差距持续扩大，社会阶层固化的担忧因此加重：普通家庭子弟难以进入这些精英行列，少数精英攫取改革大部分红利，长期可能影响社会公平感。

供给侧2.0如果加剧这种断层，对共同富裕目标是不利的。

所以，供给侧2.0虽然有助于催生一批高附加值产业和人才，但如何防止其收益过度集中于少数人，而让更多人共享，是政策需要关注的问题。

这涉及教育培训、公平竞争、税收再分配等多方面措施，否则社会阶层断裂可能危及长远发展。

我们以教育培训与就业匹配系统来举例。

面对供给侧2.0的结构转型，我国现有的教育、培训和就业匹配体系仍在调整中。

在高等教育方面，长久以来的人才培养模式与产业需求脱节问题在2.0时期更加凸显。高校专业设置和课程内容往往滞后于产业变化，导致毕业生技能结构与岗位需求错位。例如，一些高校研究生培养仍偏重理论研究，学生毕业后进入企业难以立即上手，需要再培训适应。纳微科技创始人江必旺指出，顶尖高校招来的博士到公司需要花一年多改变科研思维方式才能适应产业研发。

这说明高校培养与企业需求衔接不畅。工程教育尤其如此：

我国每年工科毕业生400万，但制造业工程师占从业人员比重只有3.55%，远低于欧盟14.2%。制造业十大重点领域到2025年人才缺口将近3000万。反差背后是数量够但质量和方向不符。工科教育注重学术理论，缺乏实践环节，老师也少有企业经验。专业方面，高校扩招中偏向热门学科，导致管理、法学等泛化专业毕业生过剩，而高端制造、数字技术领域人才供给不足。这是人才供需错位的突出维度。

职业教育方面，错位体现在社会定位和体系衔接上。

长期以来，职业教育被视为“次等选择”，经费投入、师资水平都明显低于普通教育。很多职校毕业生技能水平和企业期望有差距，用人单位不认可其学历，信息不对称导致职校生就业质量不佳。2.0需要大量高技能技术工人和应用型人才，但职教体系没能有效输出。一些制造企业抱怨“技工荒”，宁愿高薪招本科生再培训，也不愿直接用职校生，反映出职教培养的针对性不足。同时，职业教育与普通教育之间缺少畅通的升学和融通渠道，导致技能型人才培养吸引力不足。这都使得2.0所需的大量技能人才出现断层。

就业匹配系统也滞后于结构变化。

劳动力市场信息平台虽多，但供需匹配效率不高。很多毕业生缺乏职业规划指导，不了解新兴产业机会，仍扎堆传统热门行业，结果出现就业错配。高校招生和学生报考也存在逆向选择错位：一些地方重点发展产业所需专业无人问津，而就业难专业却大量招生。例如教育部2023年削减工商管理等就业困难专业计划，增加集成电路、人工智能等专业招生，就是为纠偏这种错配。

培训体系方面，终身职业培训制度尚不健全。

许多职场中人面临转型需要，但缺乏有效的再培训途径，或者培训质量不过关。政府虽然推行“终身职业技能培训计划”，但落实中企业和个人参与度不高，经费投入有限。相较德国“双元制”培养工匠、新加坡持续技能升级计划，我国在再教育上明显滞后。

比如AI技术快速普及，很多IT从业者需要学习新技能，但社会上高质量的AI培训供给不足，存在人才“升级困难”。

最严重的错位在于教育产出结构与新经济需求结构的不匹配：

当前，数字经济、智能制造等领域快速扩张，但教育体系培养的人才多数集中在传统领域。博士毕业生就业也出现新现象：顶尖高校博士无法适应企业需求并不罕见，企业需要的是解决复杂系统问题的团队协作型人才，而博士习惯单兵作战研究狭窄课题。企业招到博士还要再训练，可见高层次人才培养也存在错位。

为解决以上问题，国家已开始采取措施：

如聘请企业家当高校导师、推动专业学位研究生教育提高实践性，一些高校设立“卓越工程师学院”实行校企双导师、学生一部分时间在企业实践。职业教育也在通过“职教高考”“职业本科”等提高地位，并强调产教融合，让企业深度参与培养方案制定。

但是，这些改革见效尚需时日。

当前2.0所需的人才仍存在“青黄不接”：不少新兴行业招不到合格技工或工程师，而大量毕业生却在传统行业挤破头。教育与劳动力市场间的信息反馈机制也不够灵敏。理想状态下，高校应根据就业大数据快速调整专业和规模，学生也能及时了解产业趋势做出选择，但现实中往往滞后几年。